通过余数采样器对训练图像进行采样,得到训练图像组;根据训练图像组对初始去噪网络进行训练,能够完整运用噪声图像,不丢失信息地进行去噪网络的训练,得到实用、高精度的目标去噪网络,再通过使用该目标去噪网络对单张低剂量DR图像或CT图像进行去噪处理,能够实现全域无损去噪的效果,并且能够适应复杂的CT和DR带噪声图像去噪任务...
而低剂量CT扫描技术会增加重建图像中的噪声和伪影,影响医师的诊断结果.因此,在降低辐射剂量时获取满足临床需求的图像质量已成为医学影像学领域的一个重要研究方向.本文的主要贡献如下:(1)传统的基于深度网络算法中,同一层中的特征通道间的地位是平等的,影响信息的提取.为此,提出了一种用于低剂量CT图像去噪的注意机制U...
本发明公开了一种低剂量CT图像修复去噪的方法,包括:模拟生成训练所需的低剂量CT图像:将高剂量CT图像做扇形射束投影变换得到投影域的投影数据,将得到的投影矩阵进行指数运算后加入泊松噪声之后取对数,通过MATLAB自带的反投影函数将模拟的投影数据转回图像域得到模拟的低剂量CT图像。本发明所公开的低剂量CT图像修复去噪的...
为改善低剂量CT图像的质量,提出一种基于改进型Wasserstein生成对抗网络(WGAN-gp)的低剂量CT图像去噪方法.WGAN-gp在WGAN网络的基础上加入梯度惩罚项,解决了WGAN训练困难,收敛速度慢的问题,进一步提高网络的性能.同时加入新感知损失度量函数,使对人眼而言敏感的纹理信息得到保留.实验结果表明,与目前相关的方法相比,PSNR提高...
软件名称基于深度学习的低剂量ct图像去噪软件 软件简称-版本号V1.0 登记号2024SR0662425分类号- 著作权人山西大学首次发表日期- 登记日期2024-05-16 该公司其他软件著作权 序号登记日期软件全称软件简称登记号版本号 12025-02-21基于深度学习的恶意代码检测系统-2025SR0311474V1.0 ...
通过本文的研究,发现自适应中值滤波对于简单的高斯噪声和椒盐噪声有显著的去噪效果,而对含有复杂噪声的CT图像的去噪效果并不理想。相对而言,小波包变换的去噪效果更为显著,实验结果表明,小波包变换的方法具有一定的应用价值。 关键字:CT图像;CT设备;CT扫描;低剂量;椒盐噪声;高斯噪声;自适应中值滤波;小波包变换。
3 低剂量 CT 图像质量改善模型 3.1 基于纹理去噪的残差神经网络模型(第一阶段) 基于纹理去噪的残差神经网络(简称「纹理去噪 RCNN」) 的目标是对 LDCT 图像进行初步地去噪,其外在表现就是对 LDCT 图像的纹理信息进行降噪,为后续的结构增强 RCNN 提供良好的基础。 受wgan-vgg 的启发,本阶段网络将局部感知损失项与...
低剂量CT扫描技术能有效减少患者所受到的辐射,但同时也导致了图像质量降低,尤其是图像中的条形噪声,给去噪工作带来了不小的挑战.针对这个问题,提出了一种基于低秩矩阵近似的低剂量CT图像去噪方法.该方法将低剂量CT图像的去噪过程分为两个阶段:第一阶段,利用图像结构信息的低秩特性,使用加权核范数最小化方法提取图像结...
基于MCMC方法的自适应低剂量CT图像去噪 作者:卢虹冰 张元科 张军英 基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取 低剂量CT 图像降噪 参数估计 MCMC算法 EM算法 摘要: 针对低剂量CT图像的低信噪比的问题,提出了一种新的基于MCMC方法的低剂量CT投影图像的自适应降噪算法.该算法是在对投影图像先验模型中的...
专利权项:1.一种由梯度指导、自相似性修正的低剂量CT图像去噪方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,根据梯度提取算子获得第一图像的含噪梯度图像,记作第一含噪梯度图像;提取第一图像和第一含噪梯度图像的浅层特征,分别记作第一图像浅层特征和第一梯度浅层特征;S2,进行m次梯度指导和自相似修正;所述梯度指导具体包括...